Spark提供了輕量的前端。SparkR提供了Spark中彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的API，用戶可以在集群上通過R
　　shell交互性的運行job。例如，我們可以在HDFS上讀取或?qū)懭胛募?，也可以使?lapply 來定義對應每一個RDD元素的運算。
　　sc <- sparkR.init（“l(fā)ocal”）
　　lines <- textFile（sc, “hdfs://data.txt”）
　　wordsPerLine <- lapply（lines, function（line） { length（unlist（strsplit（line, “ ”））） }）
　　除了常見的RDD函數(shù)式算子reduce、reduceByKey、groupByKey和collect之外，SparkR也支持利用
　　lapplyWithPartition 對每個RDD的分區(qū)進行操作。
　　SparkR也支持常見的閉包（closure）功能：用戶定義的函數(shù)中所引用到的變量會自動被發(fā)送到集群中其他的機器上。參見一下例子中用戶閉包中引用的
　　initialWeights 會被自動發(fā)送到集群其他機器上。
　　lines <- textFile（sc, “hdfs://data.txt”）
　　#niniaialWeights is automatically serialized
　　createMatrix <- function（line） {
　　as.numeric（unlist（strsplit（line, “ ”））） %*% t（initialWeights）
　　}